自主创新、市场依赖对外向型本土企业绩效的影响研究

活动和经济绩效的关系，结果表明，两者的相关系数最高可达0.87。而创新和企业绩效之间的关系真正在学界受到重视则起源于20世纪60年代，研究主要集中在两个方面：第一，研发与企业生产率的关系。Griliches（1979）提出将R&D投入作为一项生产投入要素放在生产函数中，并且将其解释为企业的一项知识资本（stock of knowledge）来研究研发对生产率的影响。之后许多文献在此基础上展开实证研究，Griliches（1986），Mairesse和Sassenou（1991）以及Hall和Mairesse（1992）先后研究了研发活动和企业生产率之间的关系，并获得了比较一致的研究结果，即研发可以提高企业的生产率，给企业带来较高的绩效。第二，研发与企业绩效具有直接关系，但衡量企业绩效的标准有所不同。George Libik（1969）发现，企业技术研发和企业价值的增加之间存在非常明显的线性关系，尤其是在航空、电子和化工等技术密集型行业中。Goto和Suzuki（1989）使用日本制造业企业层面的数据，测算了研发活动对企业绩效增长的贡献。他们的测算结果表明，研发的投资回报率为40%左右。Hall&Mairesse（1995）、Crepon&Mairesse（1998）则直接将企业主营业务增加值作为因变量，研究创新对企业经营绩效的影响。国外学者大多认同研发可以提高企业绩效的观点。

国内学者在研究自主创新的绩效时，偏重于测算研发活动自身的效率及分析研发效率的影响因素，由于企业层面数据难以获得，对于自主创新与企业绩效之间的关系的研究还不多。朱平芳、徐伟民（2005）讨论了工业企业获得的专利数与研发经费投入之间的关系。由于专利数据的保密性，大部分文献又将研究对象集中在R&D对新产品产出的影响上。冯根福等（2006）选用新产品开发数目为研发活动产出指标，研发经费筹集总额和技术人员数量为投入指标，他们的研究发现中国工业行业研发的效率比较低；张海洋、史晋川（2011）提出新产品技术效率是衡量自主创新效率的有效标准，并通过方向性距离函数对新产品技术效率进行测算，从而分析了研发投入对该新产品技术效率的影响。

上述文章考察研发本身的效率，但研发成果是否能够进一步提高企业的生产效率进而提高利润率却无从得知，而且有些创新活动可能无法反映在专利、新产品数值中，而仅仅表现为某些生产小工艺或者技术的改进上，但这种改进能提高企业的生产效率进而提高经济绩效。朱有为等（2006）运用随机前沿生产函数，将新产品销售收入作为研发活动的产出指标，将R&D资本投入以及研发人员作为投入指标，测算估计了中国高新技术产业的创新效率。但是该文的一个重大缺陷是仅将当期的R&D投入作为解释变量，没有考虑R&D的累积效应。周亚虹等（2012）使用了中国2005-2007年近3万家产值在500万元以上的工业企业数据和随机效应模型，研究了自主创新与企业生产函数和产出绩效的关系。这两篇文章对研究自主创新的经济绩效和企业绩效具有重要的参考意义。通过文献的整理与比较，本文将研究对象设定为企业的研发投入对主营业务利润额的影响，考察自主创新对企业绩效的直接影响。并且与已有文献相比，有两点创新：考虑R&D的累积效应，在模型中加入R&D的滞后项，并考虑经济的惯性作用，加入被解释变量的滞后项，这更符合现实，并克服了国内现有文献的不足；考虑市场依赖对企业绩效的影响。当企业将目标市场集中在少数几个国家时，过度的市场集中会增加外向型企业经营的风险，当目标市场经济下行、购买力受损时，我国外向型企业绩效会遭受难以克服的系统性风险。

实证分析

（一）数据来源与样本选择

本文的数据建立在国家社科基金重点项目（09AZD015）和广东省重大攻关项目（10ZGXM79005）课题组的实地调研和问卷调查的基础之上，此次调研以2008年金融危机为背景，以外向型企业为主要调查对象。鉴于数据的完整性和连续性，同时也为了更集中地研究本土企业的自主创新行为和目标市场过度集中的后果，本文只选取了课题组的部分数据且研究对象缩小为外向型本土企业。选取的样本为我国环渤海、长江三角洲、珠江三角洲的97个本土出口企业，其中环渤海的样本数为21份（包括山东省和天津市）；长江三角洲的样本数为40份（包括上海、杭州、温州、宁波、苏州、无锡、常州等市）；珠江三角洲的样本数为36个（包括广州、佛山、珠海、深圳、东莞、惠州等）。其中，国有企业10家，集体企业21家，民营企业66家，涉及机械、电子、汽车、纺织、食品等近20个行业，时间为2007-2012年。

（二）模型构建

本文主要考察企业的自主创新与企业绩效之间的关系，并加入重要的控制变量即目标市场集中度，目标市场集中度影响企业总的市场风险和经济绩效。考虑经济的惯性和自主创新等变量的累积作用，本文建立面板数据的自回归分布滞后模型（ADLM）。基本模型如下：

在公式中，RVit表示i企业在t年度的企业绩效，RDit-j表示i企业在t年度自主创新及其累积效应，Mit-j表示i企业在t年度的目标市场集中度及其累积效应。ci代表个体固定效应，表示所有不随时间变化的影响企业绩效的个体特定因素。ut表示时间固定效应，代表只随时间变化而与个体特定因素无关的影响企业绩效的因素。εit表示服从标准正态分布的随机干扰项。

（三）变量说明与统计描述

RV用企业的主营业务利润额表示，RD用企业总的研发投入表示，M用企业前三位的目标市场销售额占整个市场销售额的比重表示，主要变量的统计描述如表1所示。

（四）面板数据单位根检验

由于面板数据兼具截面和时间序列的特征，而传统的时间序列模型只能描述平稳时间序列的变化规律，否则会带来虚假回归问题。所以，在对面板数据进行估计以前要先对面板数据进行单位根检验。本文用相同根情形下的单位根检验—LLC检验和不同根情形下的单位根检验—IPS检验，分别得出各序列面板数据单位根检验的结果为平稳。检验结果如表2所示。

（五）模型结果及其分析

对于动态面板数据而言，内生性是个大问题，但可以使用所有可能的滞后变量作为工具变量进行广义矩估计（GMM），而差分GMM与系统GMM各有千秋，差分GMM无法估计不随时间变化的变量的系数且可能存在弱工具变量问题，系统GMM可以弥补这些缺陷，但系统GMM的缺点是要求被解释变量的滞后项与反映个体差异的变量无关。下文用Stata11.1同时报告差分GMM和系统GMM的估计结果。

从表3来看，差分GMM和系统GMM的结果差不多。主营业务利润额的一期滞后和二期滞后变量对当期的影响都有显著的正向影响，说明经济的惯性作用是明显的；当期和滞后一期的企业研发投入对绩效的影响都不显著，但滞后二期的企业研发投入对绩效具有显著的正向作用，这说明企业自主创新具有时滞效应和累积效应，研发投入虽然不能在当期就获得经济绩效，但长期来看对企业绩效具有显著的影响；当期和滞后一期的市场集中度对企业绩效的影响不显著，但滞后二期的市场集中度对企业绩效具有显著的负向作用，说明企业对少数目标市场的市场依赖虽然不能迅速对企业绩效产生影响，但目标市场长期集中最终将不利于企业绩效。

（六）稳健性检验

在差分GMM分析过后，本文对过度识别约束进行Sargan检验，需要注意的是，只有在随机扰动项同方差的情况下，Sargan检验才服从渐进的分布。但是，本文在差分GMM回归时设定了选项vce（robust），不能进行Sargan检验。另外，回归建立在随机扰动项无序列相关的假设之上，因而必须对该假设进行Abond检验，Abond 检验的P值为0.105，不能拒绝原假设即不存在序列相关，模型是合适的。系统GMM的检验是同样的原理，结果也类似，不再赘述。

结论及政策建议

自主创新对企业绩效具有显著的正向影响，不过这种影响并不表现在当期，也就是说自主创新具有累积效应，滞后二期的自主创新才对当期的企业绩效产生影响。对于外向型企业来说，目标市场过于集中终将会损害企业的绩效，因为少数目标市场无法分散企业经营的系统性风险，尽管这种风险无法立即显现出来，但长期来看，“市场多元化战略”对外向型企业来说是明智的。

本文用微观企业在特定时期的数据检验了自主创新和市场依赖对企业绩效的影响，验证了国家层面的“自主创新”战略和“市场多元化”战略的正确性。对微观企业而言，应该积极响应国家战略，增加研发投入，培育自身的核心技术和核心竞争力，不断提升在国际分工中的地位，不断优化所处的全球价值链的位置。另外，对于外向型本土企业来说，应该积极开拓海外市场，实行目标市场多元化，避免目标市场集中带来的系统性风险。从计量分析结果来看，很多经济变量都具有滞后效应和累积效应，微观企业应将目光放长远，积极投入、全面布局，倾向于对长期利益的追求。

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